Investigating internal magnetic field gradients in aquifer sediments
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Internal magnetic field gradients in porous materials, if sufficiently large, can be a source of error in nuclear magnetic resonance (NMR) measurements of the transverse relaxation time T2 and the diffusion coefficient D. Given that these measurements can provide information about the pore fluid and the pore geometry, it is important to determine the magnitude of internal gradients and assess their potential impact. We estimated the effective internal gradients in aquifer sediment samples using three methods. We used a 2D NMR method to map the distribution of internal gradients versus T2 and found gradients up to 1000 G/cm with peak gradient values in the range of 20−100 G/cm for most of the samples. The average effective gradient values, calculated from the slope of the mean log relaxation rate versus the squared echo time, typically fell above the peak gradient values in the 2D distributions, with a range from 12 to 230 G/cm. The maximum effective gradients, calculated from the magnetic susceptibility of the samples, were found to be the upper bounds for most of the gradient distributions. The mean gradient was found to increase with increasing magnetic susceptibility of the sample; however, pore size was also found to impact gradient magnitudes. Given that the distribution of internal gradient magnitudes is determined by the properties of the sediment and by the magnitude of the background field, our results have implications for the acquisition of logging and surface NMR data. We expect the internal gradients in many aquifer sediments to impact NMR logging measurements; this should be considered when selecting logging parameters and interpreting NMR logging data. In contrast, we expect internal gradients to have a negligible impact on surface NMR measurements because of the much smaller magnitude of the background magnetic field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».